Entity disambiguation (ED) is the task of mapping an ambiguous entity mention to the corresponding entry in a structured knowledge base. Previous research showed that entity overshadowing is a significant challenge for existing ED models: when presented with an ambiguous entity mention, the models are much more likely to rank a more frequent yet less contextually relevant entity at the top. Here, we present NICE, an iterative approach that uses entity type information to leverage context and avoid over-relying on the frequency-based prior. Our experiments show that NICE achieves the best performance results on the overshadowed entities while still performing competitively on the frequent entities.


翻译:(ED)的任务是绘制一个模棱两可的实体,其中提及结构化知识库的相应条目。以前的研究表明,对现有的ED模型来说,掩盖实体是一大挑战:当出现一个模棱两可的实体时,模型更有可能将一个更经常但背景上不那么相关的实体排在最上面。在这里,我们介绍了NICE,这是一个迭接方法,它利用实体类型信息来影响背景,避免过度依赖先前的频率。我们的实验显示,NICE取得了被掩盖实体的最佳业绩成果,同时仍然对经常出现实体进行竞争。

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